数组的应用

本文探讨了字符输入的 getchar 和 putchar 函数,展示了如何通过这两个函数实现字符的输入和输出,并介绍了如何利用这些函数进行回文字符串的判断。同时,还讲解了选择排序算法的基本原理和代码实现。

数组程序的应用

遗漏知识点:

字符的输入可以调用函数getchar()、putchar()和scanf()、printf()

printf("%c%c",ch1,'#')

scanf("%c",&ch1)

1.putchar()

作用:输出一个字符

格式:putchar(c),c为输出参数

#include <stdio.h>
int main()
{
    char a1='A',b1='B';
    int a2=65,b2=66;
    putchar(a1);
    putchar(b1);
    putchar('\n');   //换行符也是一个字符
    
    putchar(a2);  //输出为A,即该函数会自动强制转化为char型
    putchar(b2);
    putchar('\n');
    return 0;
}
​

AB

AB

getchar(输入字符)

#include <stdio.h>
int main()
{
    char a,b;
    a=getchar();
    b=getchar();
    putchar(a);  
    putchar(b);
    putchar('\n');
    return 0;
}
​

回文:回文指正读和反读都相同的字符序列为“回文”,如“abba”、“abccba”、12321、123321是“回文”,“abcde”和“ababab”则不是“回文”。

判断回文

#include<stdio.h>

#define MAXLINE 80 int main(void) { int i,k; char line[MAXLINE]; // 输入字符串 printf("Enter a string:"); k=0; while((line[k]=getchar())!='\n'){//输入结束符'\0'存入数组

    k++;
    
}  
line[k]='\0';
​
//判断字符串line是否为回文 
i=0;
k=k-1;
while(i<k){

if(line[i]!=line[k]) { break ;

}

    i++;
    k--;
} 

if(i>=k){

printf("It is a palindrome\n");

​ }else{ printf("It is not a palinddrome"); }

}

程序本质:

从首和尾开始,逐个比对(直到i与k相等)检查字符是否相等,若不相等则退出循环,接着i++和k--,再比对i是否大于或等于k

选择排序法

选择排序法是一种不稳定的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后,再从剩余未排序元素中继续寻找最小(大)元素,然后放到已排序序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素排完。

#include<stdio.h> int main(void) {int k;

int j;

int i;

int t;

int array[5];

printf("Enter 5 integer numbers: "); for(i=0;i<5;i++){ scanf("%d",&array[i]); } printf("未排序之前: "); for(i=0;i<5;i++){ printf("%d ",array[i]); } for(i=0;i<4;i++){ k=i; for(j=i+1;j<5;j++){ if(array[j]<array[k]){ k=j; } } t=array[k]; array[k]=array[i]; array[i]=t; } printf("\n排序之后: "); for(i=0;i<5;i++){ printf("%d ",array[i]); }

return 0;

}

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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